Hướng dẫn sequence in python - chuỗi trong python

Nó có thể giúp thực hiện điều này với khả năng chỉ định một phạm vi:

Nội phân Chính showShow

• Sự khác biệt tinh tế giữa các phương pháp Python mà bạn đã biết
• 1. Phương thức tích hợp: phạm vi ()
• 2. Phương thức tích hợp Python 2: Xrange ()
• 3. Phương pháp Numpy: Numpy.Arange ()
• Sự cảnh báo - đầu ra của từng phương pháp
• Tài liệu tham khảo bổ sung:
• Làm thế nào để bạn in một chuỗi trong Python?
• Làm thế nào để bạn in một loạt các số trong Python?
• Làm thế nào để bạn tuyên bố một chuỗi trong Python?

Nội phân chính

• Sự khác biệt tinh tế giữa các phương pháp Python mà bạn đã biết
• 1. Phương thức tích hợp: phạm vi ()
• 2. Phương thức tích hợp Python 2: Xrange ()
• 3. Phương pháp Numpy: Numpy.Arange ()
• Sự cảnh báo - đầu ra của từng phương pháp
• Tài liệu tham khảo bổ sung:
• Làm thế nào để bạn in một chuỗi trong Python?
• Làm thế nào để bạn in một loạt các số trong Python?
• Làm thế nào để bạn tuyên bố một chuỗi trong Python?

def generateNumber(low, high):
    '''returns a list with integers between low and high inclusive
    example: generateNumber(2,10) --> [2,3,4,5,6,7,8,9,10]
    '''
    return range(low, high+1)

Nội phân chính

range(10)   --> [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]   #note the "off by one"
range(11)   --> [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
range(2,11) --> [2,3,4,5,6,7,8,9,10]

Điều này cũng có thể được thực hiện với chức năng phạm vi tích hợp:

Sự khác biệt tinh tế giữa các phương pháp Python mà bạn đã biết

Thông tin thêm về phạm vi: http://docs.python.org/2/l Library/funces.html#range

Ảnh của WOC trong Tech

Trong suốt sinh viên đại học, tôi sẽ nghe thấy cụm từ Có một số cách để da một con mèo được các giảng viên lặp đi lặp lại trong quá trình toán, các lớp toán học và vật lý ứng dụng. Thật khó khăn và bạo lực như tôi đã tìm thấy cụm từ Mark Twain này, nó bị mắc kẹt với tôi (thật kỳ lạ) như một lời nhắc nhở nhẹ nhàng rằng luôn có vô số tuyến đường có thể xảy ra mà người ta có thể thực hiện để đạt được mục tiêu. Điều này giúp tôi khá nhiều khi quyết định sử dụng phương pháp nào trong mã hóa.

1. Phương thức tích hợp: phạm vi ()

2. Phương thức tích hợp Python 2: Xrange ()

>>list(range(10,0,-2))
[10, 8, 6, 4, 2]

3. Phương pháp Numpy: Numpy.Arange ()

rt=[]for _ in range(1000000):
    t1 =time.time()
    seq = range(val)
    rt.append(time.time()-t1)rt_mean = np.mean(rt)*1.e9
rt_std  = np.std(rt)*1.e9print(u'range() has an average runtime of %.0f \u00B1 %.0f ns'%(rt_mean,rt_std))

Sự cảnh báo - đầu ra của từng phương pháp

range() has an average runtime of 478 ± 739 ns

Tài liệu tham khảo bổ sung:

2. Phương thức tích hợp Python 2: Xrange ()

3. Phương pháp Numpy: Numpy.Arange ()

xrange() has an average runtime of 370 ± 682 ns

Sự cảnh báo - đầu ra của từng phương pháp

>> print('Memory use of iterable: %d'%(sys.getsizeof(range_seq)) )
Memory use of iterable: 152>> print('Memory use of generator object: %d'%(sys.getsizeof(xrange_seq)) )
Memory use of generator object: 40

Tài liệu tham khảo bổ sung:

3. Phương pháp Numpy: Numpy.Arange ()

Sự cảnh báo - đầu ra của từng phương pháp[start, ]stop, [step, ]dtype=None) from NumPy provides functionality for generating sequences. It generates a NumPy array object (or numpy.ndarray). Running a similar script to determine the average runtime yields,

numpy.arange() has an average runtime of 1111 ± 958 ns

Tài liệu tham khảo bổ sung:

Làm thế nào để bạn in một chuỗi trong Python?

Sự cảnh báo - đầu ra của từng phương pháp

Tài liệu tham khảo bổ sung:

Bắt đầu với bộ nhớ, chúng ta có thể tìm hiểu lượng bộ nhớ được tiêu thụ bởi một đối tượng danh sách Python so với mảng Numpy.

>> print('Memory use of iterable: %d'%(sys.getsizeof(range_seq)) )
Memory use of iterable: 152>> print('Memory use of numpy.ndarray: %d '%(sys.getsizeof(arange_seq)) )
Memory use of numpy.ndarray: 80

Các mảng Numpy chỉ đơn giản là chiếm ít không gian hơn trong cửa hàng bộ nhớ trình biên dịch giúp chúng hiệu quả hơn để hoạt động. Đây là điều mà người ta có thể kiểm tra dễ dàng so sánh tốc độ thực hiện các hoạt động số học cơ bản trong danh sách và numpy.

Nói chung, khám phá nhiều cách để khử một con mèo, có thể nói, trong một hành trình Python Python có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc để hiểu được tầm quan trọng của tốc độ, chức năng và sử dụng bộ nhớ của các loại dữ liệu và phương pháp khác nhau. Quan trọng nhất, viết các bài kiểm tra ngắn để so sánh Runtimes có thể giúp một phân tích phương pháp nào sẽ tăng cả độ sạch và hiệu quả của mã.

Tài liệu tham khảo bổ sung:

[1] Geek cho bài viết của Geek. Tiêu đề: Phạm vi () vs xrange () trong Python,

[2] Geek cho bài viết của Geek. Tiêu đề: Py Python | phạm vi () không trả về một iterator ”

. Tiêu đề: Sự khác biệt giữa phạm vi và Arange?

Làm thế nào để bạn in một chuỗi trong Python?

Mã số -..

hàng = đầu vào ("Nhập số lượng hàng:").

# Vòng lặp bên ngoài sẽ in số lượng hàng ..

Đối với I trong phạm vi (0, hàng):.

# Vòng lặp bên trong này sẽ in các ngôi sao ..

cho J trong phạm vi (0, i + 1):.

in ("*", end = '').

# Thay đổi dòng sau mỗi lần lặp ..

in(" ").

Làm thế nào để bạn in một loạt các số trong Python?

Cho bắt đầu và kết thúc một phạm vi, hãy viết một chương trình Python để in tất cả các số dương trong phạm vi nhất định. Ví dụ #1: In tất cả các số dương từ danh sách đã cho bằng cách sử dụng cho vòng lặp xác định và giới hạn kết thúc của phạm vi. Lặp lại từ bắt đầu cho đến phạm vi trong danh sách bằng cách sử dụng vòng lặp và kiểm tra xem Num có lớn hơn hoặc công bằng đến 0 không.Iterate from start till the range in the list using for loop and check if num is greater than or equeal to 0.

Làm thế nào để bạn tuyên bố một chuỗi trong Python?

Giới thiệu về các chuỗi Python và bạn có thể tham khảo bất kỳ mục nào trong chuỗi bằng cách sử dụng số chỉ mục của nó, ví dụ: s [0] và s [1]. Trong Python, chỉ số trình tự bắt đầu ở 0, không phải 1. Vì vậy, phần tử thứ nhất là S [0] và phần tử thứ hai là S [1]. Nếu chuỗi S có n mục, mục cuối cùng là S [N-1].you can refer to any item in the sequence by using its index number e.g., s[0] and s[1] . In Python, the sequence index starts at 0, not 1. So the first element is s[0] and the second element is s[1] . If the sequence s has n items, the last item is s[n-1] .